#author("2018-04-19T09:55:23+09:00","default:takataka","takataka") *視覚認知計算特論 2018年度 [#e6cd976a] -対象: 龍谷大学大学院理工学研究科(前期) -担当: [[高橋隆史>takataka]] -この科目の履修要項等は [[Webシラバス>Syllabus:?i=T710000304&n=2018]] を参照して下さい. - この科目の [[Google Classroom>https://classroom.google.com/c/MTQyOTM4MjE2OTda]] **News [#ve517124] #include(news,notitle) ***Vision/2018のNews [#me16471c] -&new{2018-04-16}; Google Classroom 上にこの科目の場所を作りました.受講者のみなさんはすでに招待してあります. -&new{2018-03-26}; 演習のための準備についてのページを作成しました: [[Vision/2018/ex00]] &color(red){受講予定者は必ず事前に目を通しておいてください.}; -&new{2018-03-26}; とりあえずこのページを作成.まだないようがないよう.昨年度の様子が知りたいひとは [[Vision/2017]] へどうぞ. **進行 [#g8fb72e8] ,回,月日,内容,備考 ,01,0409,オリエンテーション,[[Vision/2018/ex01]] ,02,0416,教師あり学習: 回帰とは,最小二乗法による回帰(線形モデル), ,03,0423,教師あり学習: 最小二乗法による回帰(線形基底関数モデル,過学習と正則化), ,04,0430,実際の回帰問題を解いてみる,[[Vision/2018/ex02]] &color(red){以下は2017年度のものです}; ,回,月日,内容,備考 ,01,0410,オリエンテーション,[[Vision/2017/ex01]] ,02,0417,教師あり学習: 回帰とは,最小二乗法による回帰(線形モデル), ,03,0424,教師あり学習: 最小二乗法による回帰(線形基底関数モデル), ,04,0501,教師あり学習: 最小二乗法による回帰(過学習と正則化),[[Vision/2017/ex02]] ,05,0508,実際の回帰問題を解いてみる, ,06,0515,教師あり学習: 識別とは,最短距離法,kNN法,[[Vision/2017/ex03]] ,07,0522,教師あり学習: 統計的パターン認識, ,08,0529,教師あり学習: 多変量正規分布,最尤推定, ,09,0605,教師あり学習: ロジスティック回帰(1), ,10,0612,教師あり学習: ロジスティック回帰(2),[[Vision/2017/ex04]] ,11,0619,教師あり学習: ロジスティック回帰(3), ,12,0626,実際の識別問題を解いてみる(1),[[Vision/2017/ex05]] ,13,0703,実際の識別問題を解いてみる(2), ,14,0710,教師なし学習:, ,15,0717,教師なし学習:, **サブページリスト [#j909a5dc] #ls2